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2024年5月22日发(作者:)

《Python数据分析与应用案例教程》

教案

课时分配表

章序

1

2

3

4

5

6

7

8

9

合计

课程内容

数据分析入门

Python数据分析基础

Pandas数据预处理

Pandas数据分析

Matplotlib数据可视化

旅游网站精华游记数据分析

二手房数据分析与房价预测

电商客户价值分析

总复习

课时

6

8

8

6

6

4

4

4

2

48

备注

课时 2课时(90 min)

知识技能目标:

数据分析概述(一)

(1)理解数据分析的概念与流程

(2)了解数据分析的应用场景

教学目标 (3)了解数据分析的流程

素质目标:

(1)通过对数据分析的了解,增强探索意识

(2)树立大数据思维和时代意识,自觉遵守职业道德和法律法规

教学重难点

教学方法

教学用具

教学重点:数据分析的应用场景

教学难点:数据分析的流程

案例分析法、问答法、讨论法、讲授法

电脑、投影仪、多媒体课件、教材

第1节课: 课前任务→考勤(2 min)→新课预热(5 min)→问题导入(5 min)→传授新知(23 min)

教学设计

→小组讨论(10 min)

第2节课:问题导入(5 min)→传授新知(20 min)→课堂互动(15 min)→课堂小结(3 min)→

作业布置(2 min)

教学过程 主要教学内容及步骤

第一节课

【教师】布置课前任务,和学生负责人取得联系,让其提醒同学通过APP或

其他学习软件,完成课前任务

设计意图

通过课前任务,使

学生了解所学课程

的重要性,增加学生

的学习兴趣

培养学生的组织

纪律性,掌握学生的

出勤情况

课前任务

请大家了解数据分析的应用场景,以及未来的发展趋势。

【学生】完成课前任务

考勤

(2 min)

【教师】使用APP进行签到

【学生】班干部报请假人员及原因

【教师】自我介绍,与学生简单互动,介绍课程内容、考核标准等

【学生】聆听、互动

【教师】讲一些涉及数据分析的基本知识,解释学习本课程的作用

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提

取有用信息和形成结论,对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程

也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,

以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到

计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。数据分

析是数学与计算机科学相结合的产物。

通过老师自我介

绍,与学生相互熟

悉,并让学生了解这

门课的大致要求

新课预热

(5 min)

2

任务导入

【学生】聆听、记录、理解

【教师】随机邀请学生回答以下问题:

通过任务导入

本文标签: 学生数据过程